摘要
本发明涉及一种基于物联网感知技术的滑坡智能决策方法及系统,其方法包括:接收并处理多源感知数据,结合边坡点云数据,得到边坡空间模型;根据多源感知数据和自适应学习模型,辅以滑坡灾害知识图谱,智能分析滑坡边界、现状及预测结果,并实时反馈至虚拟模型;基于灾害智能决策结果,结合多源感知数据和边坡灾害关联知识图谱,生成多种防灾方案,筛选出成本最低的最佳方案;最后,通过自动化设计程序,针对最佳方案生成加固设计参数,优化后形成最终设计方案,并直观展示在虚拟模型中。本发明通过整合多源感知数据、构建虚拟边坡空间模型、引入智能决策和自动化设计等手段,实现了边坡灾害防治的全程智能化管理,提升了防灾减灾的效率和水平。
技术关键词
物联网感知技术
滑坡灾害预测
智能决策方法
边坡灾害
因子
评价指标体系
遥感图像数据
展示单元
Elman神经网络
加速特征
序列
经验模态分解方法
矩阵
构建预测模型
图谱
数据存储器
系统为您推荐了相关专利信息
地质灾害监测预警方法
泥石流灾害
多尺度卷积神经网络
数据
多尺度特征
冷链物流温度
路径优化方法
强化学习模型
强化学习算法
滑动窗口
地基微波辐射计
同化方法
数值天气预报模式
偏差
残差数据
因子
滑动窗口
里程计
多源信息融合
移动机器人定位